CC BY
70Инвестиционный анализ: технологии и приемы компьютерного моделирования
Игнатенко Анна Александровна,
магистрант кафедры менеджмента, маркетинга и права, Дальневосточный государственный аграрный ушерситет, [email protected]
Горюнова Лариса Александровна,
к.э.н., доцент кафедры менеджмента, маркетинга и права, [email protected] Дальневосточный государственный аграрный университет,
В статье рассматриваются актуальные вопросы проведения инвестиционного анализа с использованием современных технологий и приемов компьютерного моделирования. Отдельное внимание уделено видам и группам информационных систем и программных продуктов, обозначены их особенности и сферы применения. Также формализованы основные требования к технологиям и приемам компьютерного моделирования, которые могут использоваться в процессе анализа инвестиционных проектов. Детально рассмотрены основные программные продукты, предлагающие широкие спектр различных аналитических инструментов, в зависимости от вида встроенных экономико-математических моделей. Практическая целесообразность и эффективность применения современных информационных систем, содержащих широкое разнообразие различных функций для инвестиционного и финансового анализа, доказана на примере оценки эффективности инвестиционного проекта по развитию семеноводства в ООО «Амурская зерновая компания» г. Благовещенска Амурской области. Ключевые слова: инвестиционный анализ, моделирование, метод, прибыль, технологии, информация, риск, чувствительность.
Рыночная трансформация и рост конкуренции обуславливают необходимость быстрого и гибкого реагирования предприятий на изменения в окружающей среде, которой присущ высокий динамизм [1]. В данном контексте приобретают особую актуальность проблемы качественного информационного обеспечения управления предприятием, особенно его инвестиционными программами и проектами. Повышение темпов изменений требует новых подходов к проблемам освоения нового производства, использованию прогрессивных методов анализа и прогнозирования.
Инвестирование представляет собой один из основных видов деятельности субъектов хозяйствования, который позволяет им развиваться и достигать устойчивых конкурентных преимуществ на рынке [2].
Сегодня объективное обоснование стратегического направления и безопасного пути развития предприятия, решение задач технологического обновления производственной базы невозможно без применения эффективных инструментов инвестиционного анализа.
Инвестиционный проект обычно состоит из нескольких фаз - это проектные разработки и исследования, изготовление и испытание опытных образцов продукции, создание фондов; запуск производства, продвижение продукта на рынок, расширение производства; модификация технологии и продукта [3]. Успешность инвестиционного проекта закладывается уже на фазе проектных разработок, но получение прибыли и определенного эффекта происходит на фазе запуска и развития производства. У руководителя проекта есть большие шансы не получить ожидаемых результатов, если он не использует систему поддержки принятия решений, адекватную реалиям информационного прогресса, а также состоянию современной техники и экономики.
В настоящее время проведение качественного инвестиционного анализа невозможно без применения современных информационных технологий, экономико-математических методов и персональных компьютеров. Во всем мире в этой области науки ведутся интенсивные исследования, постоянно создаются программные системы для автоматизации задач управления инвестиционными проектами.
Использование компьютера не только для обработки и представления информации, но и непосредственно в процессе анализа данных инвестиционного проекта и при формировании выводов является совершенно другим по своей сути подходом к компьютеризации проектного менеджмента, который позволяет, кроме повышения эффективности, значительно уменьшить риск умышленного или случайного искажения данных или неправильной системы учета в процессе инвестиционного анализа.
При управлении инвестиционным проектом очень часто приходится иметь дело со случайными факторами: рыночным спросом, отказом оборудования, необходимостью в дополнительных финансовых ресурсах и тому подобное. Для оценки результатов работы производственно-экономических систем в таких условиях часто проводятся искусственные эксперименты, во время которых вместо проведения сложных испытаний с реальными объектами осуществляются специальные опыты с применением компьютерного моделирования.
По сравнению с другими методами, компьютерное моделирование позволяет рассматривать большое количество альтернатив, улучшая качество управленческих решений, и получать более точные прогнозы последствий определенных инвестиционных решений. Компьютерное моделирование может изменить сам характер исследований и помочь как в сборе данных, так и в интерпретации полученных результатов [4].
Но вместе с тем, следует отметить, что в литературе сейчас рассматриваются преимущественно организационно-финансовые аспекты инвестиционных проектов на уровне словесных и простых математических моделей. Технологии, эффективность производства и инвестиций - все это считается заданными постоянными параметрами. Проблемы, возникающие в процессе учета динамики и связей этих параметров, анализируются редко.
В то же время, моделирование и оптимизация инвестиционных проектов, проведение соответствующего инвестиционного анализа - комплексная задача, требующая комплексного системного подхода.
О £
ю
9
2 а
9
CS
сч £
б
а
2 о
Учитывая указанное, исследование перспектив использования технологий и приемов компьютерного моделирования в процессе инвестиционного анализа приобретает особую актуальность, теоретическую и практическую значимость, что обусловливает выбор темы данной статьи.
Принимая во внимание тот факт, что правильное и своевременное принятие инвестиционных решений оказывает значительное влияние на функционирование любого предприятия и национальной экономики в целом, нужно отметить, что к изучению данной проблемы присоединилось много известных зарубежных и отечественных ученых в области: финансов, инвестиций и принятия управленческих решений, в частности Д. То-бин, Г. Марковиц, У. Шарп, Е. Хелферт, С. Шмидт, И.О. Бланк, А.А. Пересада и другие; а также математики и экономико-математического моделирования, в частности М. О. Перестюк, Ю. А. Мишура, В. В. Витлинский и др.
Непосредственно исследованию проблем информационного обеспечения инвестиционных проектов посвящены работы таких отечественных ученых, как С. Голов, Н. Георгиади, А. Кузьмин, В. Шквир, А. Загородний и др.
Отдельно следует отметить фундаментальные труды Б. Фуллера, Р. Хер-стейна, Д. Джоргенсона, В. Крелла, Д. Лернера, В. Мегинсона, П. Ромера, Р. Шмидта, Р. Солоу, которые проводили исследования в среде электронных таблиц; рассматривали алгоритмы реализации компьютерного моделирования инвестиционных проектов, разрабатывали математическую и методологическую базу информационных систем.
Итак, анализ существующего научного наследия позволяет утверждать, что теоретические и прикладные аспекты построения и исследования математических моделей инвестиционной деятельности предприятий достаточно хорошо изучены. Но, в настоящее время в профессиональной литературе отсутствуют исследования, касающиеся обоснования многомерных, междисциплинарных подходов к разработке моделей сложных инвестиционных проектов с использованием современных технологий и приемов компьютерного моделирования.
Итак, учитывая указанное, целью исследования является систематизация опыта использования информационных технологий и прогрессивного математического инструментария в процессе инвестиционного анализа, а также выработ-
ка рекомендации по применению современного программного обеспечения для экономического обоснования инвестиционного проекта.
Объектом исследования является инвестиционный проект по развитию семеноводства (на примере ООО «Амурская зерновая компания» г. Благовещенска Амурской области). Для инвестиционного анализа данного проекта будет использоваться приложение из пакета PROJECT EXPERT 7, которое позволяет провести статистические испытания (метод Монте-Карло), оценить эффективность инвестиций, проанализировать чувствительности по ставке дисконтирования и др.
Итак, прежде всего, следует отметить, что информационные системы инвестиционного и финансового анализа условно можно разделить на две группы.
К первой группе относятся универсальные информационные системы, с помощью которых можно получать решения для широкого круга задач, в частности задач инвестиционного анализа. То есть, эти системы, которые не предназначены специально для задач инвестиционного анализа, но имеют необходимый инструментарий для финансовых и инвестиционных расчетов [5]. Такими системами, например, являются электронные таблицы Excel, системы компьютерной математики Mathematica, Matlab, Maple, MathCad и др.
Ко второй группе относятся специализированные программы, специально разработанные для расчета эффективности инвестиций. Принцип работы специализированных программ заключается в запросе входных данных, самостоятельной обработке этих данных и выдачи готового результата [6]. Такой подход значительно упрощает процесс инвестиционного анализа, освобождает пользователя от необходимости глубоко погружаться в тонкости этого процесса, сводя его практически к формированию блока входных данных и последующего анализа результатов. Но, при этом, пользователь теряет гибкость настройки и возможность пошагового контроля процесса оценки. Специализированные программы, как правило, не позволяют учитывать тонкости и особенности конкретных проектов, лишают пользователя возможности выбора методик проведения расчетов, заставляя его полагаться только на реализованные в программе алгоритмы [7].
Можно выделить основные требования к современным технологиям и приемам компьютерного моделирования,
которые могут применяться в ходе инвестиционного анализа. Они должны позволять:
- проводить ретроспективный анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия с целью определения наиболее слабых мест в его производственном процессе и в деятельности различных подразделений;
- осуществлять расчеты и всесторонний анализ бизнес-плана инвестиционного проекта;
- в случае привлечения внешних источников финансирования подготавливать технико-экономическое обоснование кредита;
- оценивать влияние внешних факторов и внутренних параметров на общую эффективность проекта;
- реализовывать сравнительную оценку для отбора наиболее перспективного варианта проекта;
- быстро выполнять все рутинные вычислительные операции;
- на основании расчета и анализа подготавливать документацию по проекту для представления ее потенциальному инвестору или кредитору.
Учитывая тот факт, что инвестиционный анализ является итеративным процессом моделирования жизненного цикла инвестиционного проекта, который предусматривает разработку широкого спектра экономико-математических моделей с обязательным использованием информационных технологий, можно выделить основные программные продукты моделирования, которые могут быть применены при разработке и обосновании инвестиционных проектов, в зависимости от вида модели. Итак, для дискретных моделей - программные пакеты, основанные на описании процессов (process description) и процессно-тран-закционные системы моделирования блочного типа (Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, GPSS / H-Proof, пр.); для сетевых / сетевых моделей - пакеты, основанные на сетевых концепциях (network paradigms), применяемые при структуризации причинных связей и моделирования проектов с параллельными сложными процессами и работами, а также для стратификации и алгоритмизации динамики дискретных и дискретно-непрерывных систем; для динамических системных моделей - (Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и др.); для динамических моделей - динамические системы (MATLAB и т.д.); для агентных моделей - пакеты агентного моделирования (AnyLogic) для структурных и оптимизационных - спе-
циализированные программные пакеты (MS Project, Primavera и т.д.).
Отметим, что инвестиционный анализ с использованием компьютерных моделей предусматривает создание логико-математических моделей сложной системы проекта, в которых адекватно отражается логическая структура моделируемой системы, а также процесс реализации проекта, динамика взаимодействия его составляющих и исполнителей.
Построение компьютерной модели инвестиционного проекта в рамках апробируемого пакета PROJECT EXPERT 7 включает в себя разработку инвестиционного, операционного, сбытового плана, баланса проекта, проведение структурного анализа моделируемой системы и разработку функциональной модели, отображающей динамические портреты моделируемого проекта, а именно: Cashflow (поток денежных средств), Present Value (нынешняя стоимость), Net Present Value (чистая приведенная стоимость) и др.
Другой важной специфической особенностью компьютерного моделирования, как инструмента инвестиционного анализа, является то, что методом исследования компьютерной модели является направленный вычислительный эксперимент, содержание которого определяется проведенными аналитическими исследованиями и соответствующими расчетными процедурами, которые реализуются как на стадии стратегического планирования эксперимента, так и на стадии обработки, интерпретации его результатов.
Итак, рассмотрим более подробно перечисленные этапы и особенности на примере инвестиционного проекта по развитию семеноводства в ООО «Амурская зерновая компания» г. Благовещенска Амурской области.
Для подготовки инвестиционного плана в пакете PROJECT EXPERT 7 предназначен раздел Инвестиционный план. Основным его назначением является обоснование объема и сроков инвестиций в проект. Описать характеристики активов и ресурсы, необходимые для выполнения календарного плана можно при работе с модулем Календарный план. При этом вся информация автоматически включена в модули Список активов и Ресурсы (см. рис. 1).
Базовым понятием инвестиционного плана является этап. Этапом называется отдельная задача инвестиционного проекта, выделенная в качестве одной из составных частей общего плана работ.
Рис. 1 Окно модуля «Календарный план»
Рис. 2 Диалоговое окно «Редактирование этапа проекта»
Рассматриваемый проект имеет несколько этапов.
Первый этап - приобретение и установка оборудования. Он длится в течении года, начиная с 4 кв. 2018 года по 3 кв. 2019 года. Затраты на данный этап проекта самые большие и составляют 39 036 175 рублей.
Второй этап - приобретение необходимых материалов для функционирования линии. Этап начинается сразу же по завершению строительно-монтажных работ. Затраты составляют 2 663 029 рублей.
Особым случаем является этап Производство. Начало этого этапа - это момент времени, начиная с которого может быть начато производство определенного продукта. В составляемом плане производство семян пшеницы и сои может быть начато с первого квартала 2020 года. Создание этапа проекта продемонстрировано на рис. 2. На нем представлен подэтап, связанный с приобретением Фотосепаратора. Длительность этапа составляет 30 дней, начинается он с
01.04.2019 г., а заканчивается -30.04.2019 г. Стоимость данного вида оборудования - 5 548 475 рублей.
Особого внимания в процессе инвестиционного анализа заслуживает составление плана сбыта. На рисунке 3 представлено диалоговое окно модуля «План сбыта». В верхней части окна размещается таблица со списком товаров, которые будут производиться в соответствии с проектом семенной линии. Это семена пшеницы и сои. Нижняя часть диалогового окна предназначена для ввода данных об условиях продажи каждого из продуктов.
При формировании плана сбыта в первую очередь указывают цену на каждый из продуктов, выпуск которых, предусматривается проектом. Семена пшеницы первой репродукции элиты будут реализовываться на внутреннем рынке по стоимости 2 250 рублей за 1 ц. Семена сои первой репродукции элиты - по 5 550 рублей за 1 ц. В цену уже включен НДС. Датой начала поставок является шестнадцатый месяц проекта - январь
О
3
ю
9
2 е
9
Рис. 3 Диалоговое окно модуля «План сбыта»
П.мн
J||J.U«.1»-1.' ] fewBCCUCTC_ || toJHLIL4I
J1iniM::rh h ii iv-n '¿гЦ М l |: P.ii '
b | H-a =-. 3 =*t=r= * rta -: 3 41111Ш1
Гр w.m~HT№ m<fn 1С -43 QQOjlDD
I K-2 i iy WJ.lv
Чеши LJ=,|
ill MU.U
FjO-HC. em*: «аоСмС^-до c.ii&ri О и. Л lCTl.*LlJfc L^41i¿ТЫ Э ИМ» «8
С J - ЖЛЗ ОэДОВГй
rt" 'Ql20IQ _
| К ДО-Кк гтф -in- т." г ri -j-тч, "i (С r> т-и-
а -ЩЛГЧ тглргптм
¡1-е—w>* ее—J-M tirju Hi
LSott»-EL-
]
I * IV* 1 »1Д T« '
I _ J- ' ■ I - Ж. If. 4b HI x
Рис. 5 Диалоговое окно модуля «План по персоналу»
____| Пршя
Ч Л 'К' -
<35
сэ
СЧ £
Б
а
2 о
VJ1H1 li"
11 Is
ли I at Еппапвш лрюяягидя ч v 1 '.'.'.'Л1.
- С
| >ГЪ I
■"'.j _ ■ ■ -1 ■ i . ч г.' n >• i . j i г«- ■ »1 lip > й i -1 ■ Г|п>гл4н
№ ft'f П Г
■>";« ."II "1 i -.1
гс^ыдас 1 . lu net
" * IWrJ.
Л1 1й 201 в
C«it+5 » ИТ
Lj>! Л! .
Зам»
- vtt-rv jtjft.ftr а.
Рис. 6 Диалоговое окно модуля «Общие издержки»
2020 г. Планируемый объем продаж се- При введении семенной линии потре-мян пшеницы составляет 9 000 ц в год, а буется привлечение дополнительных ра-семян сои - 10 000 ц. ботников: оператора, машиниста-слеса-
ря и рабочего, что предполагает необходимость увеличения фонда оплаты труда из расчета среднемесячной заработной платы 40 000 руб. Также в пределах данного инвестиционного проекта планируются дополнительные административно-управленческие расходы в размере 1 349 000 рублей, периодичность выплат - раз в год, в течении всего проекта. Соответственно для проведения анализа был составлен план по персоналу (см. рис. 5), а также скорректирован модуль «Общие издержки» раздела Операционный план (см. рис. 6).
Разработка инвестиционного и операционного планов, уточнение условий инвестирования, позволило аккумулировать достаточное количество информации для составления бюджета проекта. Бюджет включает определение потребностей в финансировании на различных этапах проекта и выбор оптимальных источников финансирования.
Для определения потребности в финансировании используется программный модуль Отчет о движении денежных средств - кэш-фло (англ. cash flow), позволяющей отразить денежные поступления и выплаты, связанные с основными статьями доходов и затрат инвестиционного проекта (см. рис. 7).
В программе данный отчет построен с учетом Международных стандартов финансовой отчетности. Отчет о движении денежных средств содержит три раздела, соответствующих основным направлениям деятельности предприятия: кэш-фло от операционной деятельности; кэш-фло от инвестиционной деятельности; кэш-фло от финансовой деятельности.
Для реализации проекта запланировано привлечение кредитных средств в размере 42345053 рублей. Срок погашения кредита - 2 года, процентная ставка - 6%.
Для экономического анализа проекта предназначен раздел Анализ проекта. Он содержит набор разнообразных инструментов для исследования эффективности разработанного проекта. Благодаря этому разделу можно рассмотреть и проанализировать показатели эффективности инвестиций, динамику финансовых коэффициентов, исследовать чувствительность проекта и его устойчивость к изменениям случайных факторов, оценить эффективность работы каждого подразделения предприятия и определить доходность проекта для его участников (см. рис. 8).
Данные, приведенные на рис. 8 позволяют сделать вывод об экономической эффективности проекта.
Инвестиции, вложенные в проект, будут возмещены за счет чистых поступлений за 39 месяцев, а с учетом дисконтирования денежных потоков - за 41 месяц. Средний годовой доход на 100 рублей инвестиций составит 44,53 рублей. На целесообразность реализации проекта указывают и следующие показатели: чистый приведенный доход положителен и составляет 60,88 млн. рублей, индекс прибыльности больше единицы и составляет 1,91. Следовательно, на каждый рубль инвестиций будет получено 1,91 рублей чистых поступлений.
Эффективность проекта подтверждает внутренняя норма рентабельности, которая равна 38,76%. Это выше ставки дисконтирования или требуемой нормы доходности инвестора, которая в нашем проекте составляет 6%.
Также используемый программный модель позволяет провести анализ чувствительности инвестиционного проекта.
На рисунке 9 показаны результаты анализа чувствительности к изменению объема инвестиций, объема сбыта, цены, прямых и общих издержек. Диапазон изменения ставки дисконтирования задан от минус 50% до плюс 50% от установленного значения с шагом приращения 10%.
При стандартном значении показателей индекс прибыльности составит 1,91. При увеличении объема инвестиций, прямых и общих издержек индекс прибыльности начинает снижаться. Так, если объем инвестиций будет увеличен на 20%, показатель снизится до 1,7. Если уменьшить прямые издержки на 10%, индекс прибыльности станет равен 2,04.
Однако при увеличении объема сбыта и цены сбыта индекс прибыльности наоборот растет. При увеличении одного из данных показателей на 10%, индекс прибыльности станет равен 2,3. А, например, при уменьшении на 40% объемов сбыта, данный проект будет считаться неэффективным, так как индекс прибыльности станет меньше единицы.
Следовательно, для более успешной деятельности предприятию следует рассматривать варианты увеличения объемов производства и сбыта продукции.
Особый акцент необходимо сделать на том, что рассматриваемый программный пакет позволяет определить степени воздействия случайных факторов на показатели эффективности проекта с использованием метода Монте-Карло.
На рисунке 10 представлены результаты статистического анализа в рублях.
ÜS Кэш-фло (руб..)
10-12.2018 2019 год 2020 год 2021 гш 2022 гш 1-3.2023
► Поступления от пропаж 81 004 454.29 34 244 832.47 87 614 417.77 90 078 826.22
Затраты н-а материалы и комплектующие 22 0Б4 469,13 22 947 047,99 23 8Б4 929,81 24 Б97 452,30
Затраты на сдельную заработную плату 2 375 504.34 2 471 565,13 2 570 427.74 2 668 096.51
Суммарные прямы? издержки 24 440 974,07 25 416 613,03 26 435 357,55 27 357 543,81
Общие издержи 2 293 435.2G 5 274 8SG.54 5 485 882.01 5 705 317,28 5 933 529.98 3 388 495.88
Затраты на персонал 3 20G 716.81 13 443 338.57 15 527 198.45 16148 278,06 16 704 200.19 13 035 053.43
Суммарные постоянные издержки Б 574 202.07 18 724 217.11 21 013 072.45 21 853 585,35 22 727 739.1 G 18 415 543.11
Вложения в краткосрочные ценные бумаги
Дс-ходы го краткосрочным ценным бумагам
Другие поступления
Другие выплаты
Налоги 1 857 284,55 2 143 097.48 2 583 785.37
Кэш-фло от операционной деятельности -5 574 202.07 -18 724 217.11 35 550 407.78 35 015123,54 36 308 223.59 44 313 362.94
Затраты н-а приобретение активов 8 644 594.00 38 391 581.08
Другие издержки подготовительного периода 2 853 029.08
Поступления от реализации активов
Приобретение прав собственности (акций]
Продажа прав собственности
Даноды от инвеетиционной деятельности
Кэш-фло от инвестиционной деятельности -S 644 534.00 -33 854 010.08
Собственный [-акционерный] капитал
Займы 42 345 053.08
Выплаты в погашение з-аймов 33 951 557,00 S 393 496,00
Выплаты процентов по займам 1 147 429.28 1 598 851.01 88 827,37
Лизинговые платежи
В ыпл агь 1 дивиденд о в
Кэш-фло от Финансовой деятельности 41 107 023.72 -35 550 408.01 -8 474 323,35
Баланс наличности на н-а чал о периода 25 000 000,00 18 781 203,93 200 008,54 208 000,30 26 740 805,98 G3 049 029,57
Баланс наличности на конец периода 10 701 203.33 200 000.54 200 008.30 25 748 805,38 63 043 029.57 187 362 392.51
Рис. 7 Диалоговое окно «Отчет о движении денежных средств»
Эффективность инвестиций
Длительность проекта: 60 мес. Период расчета: 60 мес.
Справка
Показатель Рубли Доллар
► Ставка дисконтирования, X 6,00 0,00
Период окупаемости - РВ, мес. 39 39
Дисконгироеанный период окупаемости - DPB, мес. 41 39
Средняя норма рентабельности - ARR, % 44,53 44,53
Чистый приведенный доход - NFV 60 882 963,16 1 267122,96
Индекс прибыльности ■ PI 1,91 223
Внутренняя норма рентабельности - IRR, % 38,76 38,76
Модифицированная внутренняя норма рентабельности - MIRR, % 19.29 17,38
Рис. 8 Окно модуля «Эффективность инвестиций»
' Анализ чувствительности (PI - руб.)
öl QS
Доступные параметры:
Справка
Закрыть
Урс&ень инфляции
Ставки налогов
Задержки платежей
Потери при продажам
Отсрочка оплаты прячын издержек
Зарплата персонала
Ставки по депозитам
Ставки по кредитам
Диапазон:
от -50 й %
до 50 Щ X
шаг TÖ [vj %
Анализируем па:
PI
Валюта:
Рубли
3
Выбранные параметры: -50% -40% -30% |'20% |-10% 0% 10% 20% 30% 40% 50%
Объем инвестицкй Объем сбыта Цена сбыта Прямые издержки ► Общие издержки 2,77 2,54 2,35 2,18 2J04 1,91 1,80 1,70 1,61 1,54 1,46 0,47 0,76 1,04 1,33 Ш 1,91 2,20 2,43 2,78 3,07 3,36 0,02 0,27 0,67 1,08 1,50 1,91 2,33 2,74 3,16 3,57 3,39 2,54 2,41 2,29 2,16 2X14 1,91 1,79 1,66 1,54 1,41 1,29 2,15 2,10 2,05 2,01 1,96 1,91 1,В7 1,82 1,76 1,74 1,70
Рис. 9 Результаты анализа чувствительности по ставке дисконтирования
Они показывают недостаточную устойчивость проекта. Лишь в 23% случаев из общего числа расчетов проекта не возникает дефицита денежных средств. В
таблице представлены средние значения показателей эффективности и значения неопределенности. Средние значения показателей указывают на экономичес-
0
1
ю
ff
2 е
9
«
сэ
сч
£
Статистический анализ проекта
Расчет — ---—.
Число расчетов 100 [Пересчитать]
Неопределенные данные Результаты | В ал ют а показателей э ФФективности: Рубли
[ Закрыть ] [ Справка ]
Устойчивость проекта - 23,0 %
Эффективность инвестиций Среднее Н еопределейность
► Дисконтированный период окупаемости, мес. 35 0,48 2,00 0.47 66 708 560 0,3D 39,94 0,73 36 0,40
Индекс прибыльности
Чистый приведенный доход
Внутренняя норма рентабельности
Период окупаемости, мес.
Средняя норма рентабельности 46,54 0.47 18,22 0,63
М одиф. внутренняя норма рентабельности
Статистика
Дисконтированный период окупаемости, мес.
Рис. 10 Результаты диалогового окна «Статистический анализ проекта»
| Настротъ... | Показать... |
кую целесообразность реализации проекта. Показатели неопределенности или вариации являются невысокими. Это свидетельствует о точном отражении средней величиной ожидаемых значений.
Таким образом, подводя итоги проведенного исследования, можно сделать следующие выводы. Использование современных технологий и приемов компьютерного моделирования в процессе инвестиционного анализа обладает значительным потенциалом эффективности и отдачи. Предлагаемые на сегодняшний день на рынке программные продукты имеют мощный инструментарий встроенных функций для инвестиционного и финансового анализа, кроме того они позволят создавать пользовательские функции, а также контролировать каждый шаг расчета и учитывать различные особенности проекта.
Целесообразность использования современного программного обеспечения доказана на практическом примере проведения инвестиционного анализа проекта по развитию семеноводства, графические и аналитической результаты которого представлены в статье.
Литература
1. Зайцева Е.А. Научные основы стратегического поведения предприятия в рыночной среде // Научное обозрение: теория и практика. - 2018. - №5. - С. 6-12.
2. Калиновская Е.Д. Методические аспекты анализа инвестиций // Академия педагогических идей Новация. - 2019. -№2. - С. 141-144.
3. Недоспасова Д.Д. Оценка инвестиционной привлекательности проекта: цели, стадии, методы // Образование и наука в России и за рубежом. - 2019. -№4. - С. 134-138.
4. Попова И.Н., Аникина Д.Л. Механизм управления и оптимизации инвестиционного проекта с использованием метода сетевого моделирования // Дискуссия. - 2018. - №6. - С. 6-16.
5. Воронов С.С. Автоматизация анализа долгосрочных инвестиций в среде МаИаЬ // Международный научно-исследовательский журнал. - 2017. - №3-4. -С. 22-28.
6. Новикова С.С. Анализ рынка программных продуктов для автоматизации инвестиционной деятельности // Информационные технологии. Радиоэлектро-
ника. Телекоммуникации. - 2016. - №6-2. С. 113-117.
7. Сагадеева Э.Ф. Автоматизация анализа инвестиционных проектов // Информационные технологии. Проблемы и решения. - 2016. - №1. - С. 188-195.
Investment analysis: computer simulation
technologies and techniques Ignatenko A.A., Gorunova L.A.
Far Eastern state agrarian University The article discusses current issues of investment analysis using modern technologies and computer modeling techniques. Special attention is paid to the types and groups of information systems and software products, their features and areas of application are highlighted. The basic requirements for technologies and techniques of computer modeling that can be used in the process of analyzing investment projects are also formalized. The main software products offering a wide range of various analytical tools, depending on the type of embedded economic and mathematical models, are considered in detail. The practical feasibility and effectiveness of the use of modern information systems containing a wide variety of different functions for investment and financial analysis is proved by the example of an investment project for the development of seed production in the example of Amur Grain Company LLC, the city of Blagoveshchensk, Amur Region. Keywords: investment analysis, modeling, method, profit, technology, information, risk, sensitivity.
References
1. Zaitseva E.A. The scientific basis of the strategic
behavior of the enterprise in the market environment // Scientific Review. - 2018. -№5. - p. 6-12.
2. Kalinovskaya E.D. Methodical aspects of
investment analysis // Academy of Pedagogical Ideas Novation. - 2019. - №2. - p. 141-144.
3. Nedospasova D.D. Evaluation of the investment
attractiveness of the project: goals, stages, methods // Education and science in Russia and abroad. - 2019. - №4. - p. 134-138.
4. Popova I.N., Anikina D.L. Mechanism of
management and optimization of an investment project using the network modeling method / / Discussion. - 2018. - №6. - p. 6-16.
5. Voronov S.S. Automating the analysis of long-
term investments in the Matlab environment / / International Research Journal. - 2017. -№3-4. - pp. 22-28.
6. Novikova S.S. Market analysis of software
products for the automation of investment activity // Information technologies. Radio electronics. Telecommunications. - 2016. -№6-2. S. - 113-117.
7. Sagadeeva E.F. Automating the analysis of
investment projects // Information technologies. Problems and solutions. - 2016. - №1. - p. 188-195.
6 a
2 ©
